sort_values（）

sort_values() 是 pandas 库中的一个函数，用于对 DataFrame 或 Series 进行排序。它可以按照指定的列或行的值进行排序，并且可以选择升序或降序排列。例如，可以使用以下代码对 DataFrame 按照某一列的值进行升序排序：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df_sorted = df.sort_values('column_name', ascending=True)

这里的 'column_name' 是要排序的列名，ascending=True 表示升序排列。如果要降序排列，可以将 ascending 参数改为 False。类似地，也可以对 Series 进行排序，例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 2, 4])
s_sorted = s.sort_values(ascending=True)

相关问题

python sort_values

`pandas` 是一个强大的数据分析库，其中的 `DataFrame` 和 `Series` 都有一个名为 `sort_values()` 的函数用于对数据进行排序。使用方法如下:

df.sort_values(by='column_name')

其中，`by` 参数表示按照哪一列进行排序，默认是升序排序。如果要降序排序，可以使用 `ascending=False` 参数。

如果要按照多列进行排序，可以传入一个列表作为 `by` 参数。

例如：

df.sort_values(by=['col1', 'col2'])

这样就会先按照col1排序，再按照col2排序。

还有很多的参数可以用来排序，比如：

- `axis` : 排序的轴，默认是 0
- `kind` : 排序的方法，默认是'quicksort'
- `na_position` : 缺失值的位置，默认是'last'

更多细节请见 pandas官方文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html

Python pandas sort_values

Python pandas sort_values是pandas库中的一个函数，它用于对DataFrame或Series对象中的值进行排序。sort_values()函数可以根据单个或多个列对数据进行升序或降序排序。sort_values()函数有以下参数：

- by：指定按照哪一列或哪几列进行排序，可以是单列的字符串，也可以是多列的列表。
- axis：指定按照行或者列进行排序，默认为按照行进行排序。
- ascending：指定是否升序排序，默认为True（升序）。
- inplace：指定是否在原DataFrame中直接修改排序结果，默认为False。
- na_position：指定缺失值所在位置，'last'表示放到最后，'first'表示放到最前，默认为'last'。

使用示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 20, 30], 'salary': [5000, 4000, 6000]})
print(df)

# 按照age列升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='age')
print(df_sorted)

# 按照age列降序排序
df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=False)
print(df_sorted)

# 按照age列降序、salary列升序排序
df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'salary'], ascending=[False, True])
print(df_sorted)